从DeepSeek R1论文，深入理解推理大模型！

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以下 文 章来源于微信公众号： 包包算法笔记 作者： Sebastian Raschka 链接： https://magazine.sebastianraschka.com/p/understanding-reasoning-llms 本文仅用于学术分享，如有侵权，请联系 后 台作删文处理 导读 本⽂探讨推理型⼤语⾔模型的构建⽅法，涵盖其定义、优缺点及 DeepSeek R1 的训练策略。重点解析四种增强推理能⼒的⼯具：推理时扩展、强化学习、监督微调+强化学习、蒸馏。并探讨 LLM 未来趋势及低预算训练策略，助⼒ AI 研究者更有效地开发推理型模型。 本文将介绍构建推理型模型的四种主要方法，以及如何增强大语言模型的推理能力。希望这篇文章能为您提供有价值的见解，帮助您更好地了解和应对关于这一主题的快速发展的论文和炒作。 在2024年，大语言模型领域出现了越来越多的专业化趋势。除了预训练和微调之外，我们还见证了诸如 RAG（生成增强 ………………………………